見えない変化を可視化する。見えている世界が動き出す。秘密計算技術を活用した共同実証実験をおこなったことを発表した。従来の技術では困難とされていた、データやアルゴリズムを秘匿した状態での企業間データ連携と秘密計算活用に関するもの。検証の結果、実用可能な処理速度・安全性を確認できたという。機密性の高いデータをいかに扱うか?今回の実証実験では、異なる研究機関・事業者が互いのデータやAIモデルの秘匿性と安全性を維持しながら連携しあえる秘密計算プラットフォームの構築と実用性を検証した。機密性の高いデータゆえの外部連携の難しさや、計算を担うAIモデルの開発コストの高さが実現に向けたハードルとなっている状況が、この実験の背景にあるという。観点から実用性を検証した。AIモデル提供者及び分析データを持つ分析ユーザは、データやAIモデルを秘密計算環境へセットする際にそれぞれ固有のゲートウェイ(※図中のオレンジ色箇所)を通り、データやモデルを暗号化する。暗号鍵はそれぞれのゲートウェイで保持することで、秘密計算環境上にて連携するデータやAIモデルと暗号鍵を物理的に分離。サイバーセキュリティ攻撃が生じた場合でも、中身が流出しないよう安全性を保った設計としている。実証実験の結果は以下のとおり。/学習/推論など各要素のセキュリティ要件に沿った想定シナリオに対して安全性診断を実施。問題がないことを確認。GBMで約5,500件を1時間で処理がおこなえたことを確認。1予測あたり多層ニューラルネットで0.06~0.11秒程度、平文との比較で2.1~3.8倍程度のため、現実的な分析時間で処理が可能であることを確認。クラウド環境へのAIモデルホスティングの実行時間は0.3~0.8秒で、ほとんどタイムラグなくAIモデルを他社に共有できることを確認。【機能性】:暗号状態でも正しい推論結果出力を確認、また共有したAIモデルでおこなった推論処理が単体のAIモデルで推論処理をおこなった場合と比べて各精度指標が向上したことを確認。林郁夫氏は以下のようにコメントしている。「今回のEAGLYS様との共同実証実験を通じて、当社の戦略的なパートナー様との創薬、MIを活用した素材開発、並びにマーケティングサービス等におけるデータ活用の前提となるデータ連携や、解析処理を実現する上での大きなボトルネックが一つ解消されると期待しています。編集部Ledge.ai編集部です。最新のAI関連技術、テクノロジー、AIのビジネス活用事例などの情報を毎日発信しています。見えない変化を可視化する。見えている世界が動き出す。